深度强化学习+量化_深度诊断ECS-华为云

深度诊断ECS

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使用AWQ量化

使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。量化方法：per-group Step1 模型量化可以在Huggingfac

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使用AWQ量化

使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16

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使用GPTQ量化

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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使用GPTQ量化

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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使用GPTQ量化

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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使用GPTQ量化

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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使用GPTQ量化

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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使用AWQ量化

使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16

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使用GPTQ量化

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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使用AWQ量化

使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。量化方法：W4A16 per-group/per-channel,

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使用AWQ量化

使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16

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使用AWQ量化

使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16

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使用GPTQ量化

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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文本向量化

文本向量化功能介绍将用户输入的文本转化成数字向量，多用于从向量化知识库中查询相似的文本。 URI POST https://aiae.appstage.myhuaweicloud.com/v1/embeddings 请求参数表1 请求Header参数参数是否必选参数类型

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使用GPTQ量化

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表1。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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使用GPTQ量化

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16

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使用GPTQ量化

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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